로지스틱 분포를 이용한 태풍피해예측함수 개발

• 영문명: Development of Typhoon Damage Prediction Function Using a Logistic Distribution
• 발행기관: 한국방재학회
• 저자명: 김종성 최창현 김태균
• 간행물 정보: 『2. 한국방재학회 논문집』 19권6호, 105~113쪽, 전체 9쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2019.11.30

국문 초록

본 연구에서는 연안지역에 위치한 시군구를 대상으로 재해 통계자료를 이용하여 태풍으로 인한 피해액과 수문기상학적 인자의 관계를 유도하여, 태풍피해를 예측할 수 있는 태풍피해예측함수를 개발하였다. 태풍은 호우, 강풍, 풍랑에 의한 피해가 동시에 발생하므로, 강우-유출관계에 영향을 미치는 인자와 최대풍속, 태풍중심기압 등 총 32개 변수를 독립변수로 선정하였다. 관측된 태풍피해액은 수십만원에서 1조원 이상의 넓은 범위를 가지므로, 피해액이 큰 집단과 작은 집단으로 구분하고, 각각의 집단에 대하여 태풍피해예측함수를 개발하였다. 집단 구분은 로지스틱회귀분석을 이용하고, 태풍피해예측함수은 주성분회귀분석을 이용하였다. 주성분분석은 32개의 독립변수로 인한 고차원 문제와 강우-유출 관련 변수의 높은 상관관계에 의한 다중공선성 문제를 해결할 수 있었다. 두 집단에 대한 태풍피해예측함수 적용 결과 큰 집단의 NRMSE는 12.4%, 작은 집단은 18.5%로 나타났다.

영문 초록

The purpose of this study is to develop a typhoon damage prediction function considering the correlation between damage amount due to typhoons and hydrometeorological factors estimated from disaster statistics in coastal districts. As a typhoon approaches, heavy rain, gale, and storms jointly and simultaneously cause severe damage. A total of 32 variables were selected to derive the unction, such as factors that affect rainfall-runoff, maximum wind velocity, and central typhoon pressure. As observed, typhoon damages have a wide range-from hundreds of thousands of KRW to more than KRW 1 trillion-and accordingly have been classified into large and small groups depending on the amount of damage; thereafter, the typhoon damage prediction function was developed for each group. The logistic regression analysis was used for group classification of typhoon damages. Furthermore, the principal component regression analysis was employed for the typhoon damage prediction function. The principal component analysis effectively solved the problem of multicollinearity due to high correlation between 32-dimensional independent variables and rainfall-runoff related variables. According to the results of the typhoon damage prediction function, the Normalized Root Mean Squared Error(NRMSE) of the large group was 12.4%, while that of the small group was 18.5%.

목차

1. 서 론

2. 통계적 방법론

3. 대상지역 및 피해자료 수집

4. 태풍피해예측함수의 개발

5. 결 론

키워드

Typhoon Damage Prediction Function Logistic Regression Principle Component Analysis Coastal District 태풍피해예측함수 로지스틱회귀분석 주성분분석 연안지역 시군구